隐私通过塑造数据的收集、处理和存储方式，以及在个性化和用户保密之间进行权衡，从而显著影响推荐系统的设计。 推荐系统的核心在于依赖用户数据（例如浏览历史、偏好或互动）来生成相关建议。 然而，严格的隐私要求通常限制对这些数据的访问或强制对其进行匿名化，迫使开发人员重新思考传统方法。 例如，系统可能需要避免存储可识别的用户个人资料，或者依赖聚合数据而不是个人行为。 联邦学习等技术已成为平衡效用和隐私的解决方案，其中模型在分散的数据上进行训练，而无需直接访问原始用户信息。 这些约束为系统架构和算法设计增加了复杂性。
隐私考虑因素还会影响算法和数据处理方法的选择。 例如，协作过滤是一种常见的推荐技术，传统上需要分析用户-项目交互矩阵，这可能会暴露个人偏好。 为了缓解这种情况，开发人员可能会采用差异隐私，这会向数据集添加噪声以防止识别特定用户，或者使用设备端处理来保持数据的本地性。 一个具体的例子是 Apple 在其推荐功能中使用差异隐私，其中用户数据在分析前被模糊处理。 同样，可以修改矩阵分解技术以在加密数据或分区数据集上运行，从而确保用户评级或购买历史等敏感详细信息保持私密。 这些方法通常需要更多的计算资源或降低推荐准确性，迫使开发人员优化性能和隐私。
最后，GDPR 和 CCPA 等隐私法规强制要求透明度和用户控制，直接影响系统设计。 开发人员必须实施诸如显式同意机制、数据收集的退出选项以及推荐生成方式的明确解释等功能。 例如，流媒体服务可能会让用户删除其观看历史记录或完全禁用个性化推荐。 此外，保护隐私的系统通常需要提供审计跟踪以证明合规性，这可能会影响数据库设计和日志记录实践。 联邦分析（即在没有集中式数据存储的情况下获得见解）等技术有助于满足这些要求。 虽然这些措施可以保护用户，但它们可能会限制可用行为数据的深度，从而需要创造性的解决方案，例如利用上下文信号（例如，一天中的时间、设备类型）而不是个人历史来维持推荐质量。